摘要：
event_loop 一个线程只有一个event_loop 1、get_event_loop() 只能在主线程中创建event_loop，子线程的loop要在主线程通过new_event_loop创建，然后在子线程中使用set_event_loop来设置，如果 在子线程中直接用get_event_l 阅读全文
摘要：
async/await关键字是出现在python3.4以后。网上已经有很多文章对async/await这两个关键字都有讲解，包括如何由python2的yield from发展到async/await这两个关键字，以及一些代码实现都有。但是对于像我这样初次接触的人来说，光看代码分析也不一定能理解，我也 阅读全文
摘要：
什么是适配器？就相当手机的转换插头一样，让usb接口换成三脚插。在python里就是，让不同的类拥有同样的方法可以调用。 先看代码 适配器的主要实现是self.__dict__.update(func)，通过此方法来更新Adapt类的属性，参数func是以字典形式传入。c = Adapt(dict( 阅读全文
摘要：
装饰器 用于减少重复代码，使得代码在编写时更加简洁、灵活 1、装饰器（函数）装饰函数（这个有点绕） 2、装饰器类装饰函数。类Desc里含有all函数用来装饰类Samp里的one方法。这种方法可以改变被装饰类的属性值。 输出如下： 3、装饰器（类）装饰 类 输出如下： 装饰器类装饰类，就相当方法装饰方 阅读全文
摘要：
近期股市行情牛转熊，大盘一直下探！由3200跌到了2700，想必很多人被深套了。这时想起人工智能能否预测股市趋势?RNN能否起作用？ 这时便从网上找下教程，发现网上有个例子，便拿来一试！Tensorflow实例：利用LSTM预测股票每日最高价（二） 这个实例大体上没有大问题，只是有些小细节有问题！要 阅读全文
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#-*- coding:utf-8 -*- import os import tensorflow as tf import cv2 ''' 文件目录为 chiwawa/ xx.jpg xx.jpg ..... japandog/ xx.jpg xx.jpg ..... ''' cwd = 'f:/py/tfrecord/' clas... 阅读全文
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1 #-*- coding:utf-8 -*- 2 import tensorflow as tf 3 from PIL import Image 4 5 cwd = 'f:/py/tfrecord/aa/' # 读取图片后存放的文件路径 6 filename = tf.train.string_input_producer(['f:/py/tfrecord/tr... 阅读全文
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1、创建python虚拟环境。 conda create -n xxx python=x.x 2、使用激活(或切换不同python版本)的虚拟环境。 Linux: source activate (虚拟环境名称) Windows: activate (虚拟环境名称) 3、对虚拟环境中安装额外的包。 阅读全文
摘要：
借着上一篇对sigmoid的理解，将sotfmax替换成sigmoid即可！区别在于sotfmax解决的是多分类问题。 先来看几个重要的关键点： 1、sotfmax 是在一堆数值里面取最大数的概率。如tf.nn.softmax([1.0, 3.0, 4.2, 2.6])，返回的结果是[0.02640 阅读全文
摘要：
今天研究了很久的sigmoid，把学习结果总结一下。 sigmoid的二分类问题。 首先我们得有个样本，比如书上的例子。通过人的体重和年龄，来预测血脂的高低。那么数据形式就是[weight,age]，血脂的高低用1和0表示，1表示高，0表示低。[1]或者[0] 100个样本数据就是[[88,33], 阅读全文